Детальная информация
Название | Система управления на ПЛК с помощью нейросетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 27.03.04 «Управление в технических системах» ; образовательная программа 27.03.04_02 «Системы и технические средства автоматизации и управления» |
---|---|
Авторы | Васильев Артем Андреевич |
Научный руководитель | Олейников Виталий Сергеевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2023 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | предиктивное управление; прогнозирование временных рядов; rnn; искусственная нейронная сеть; обратное распространение; персептрон; predictive control; time series prediction; artificial neural network; back propagation; perceptron |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 27.03.04 |
Группа специальностей ФГОС | 270000 - Управление в технических системах |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-3230 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\22667 |
Дата создания записи | 21.07.2023 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Тема выпускной квалификационной работы: ««Разработка нейронной сети для контроля температуры бака для литья пластмассы». Данная работа посвящена исследованию создания модуля предиктивного управления. Задачи, которые решались в ходе исследования: Изучить работу установки для лить пластмассы в формы; Изучить методы машинного обучения для нейронных сетей; Реализовать программные модули для прогнозирования одномерных временных рядов, используя изученные методы машинного обучения; Сравнить качество получившихся моделей машинного обучения для прогнозирования одномерных временных рядов, оптимизировать модели, выбрать оптимальную; Реализовать программный модуль прогнозирования технологических параметров.
Topic of the final qualification work: "Forecasting the technological parameters of an automated heat supply unit using machine learning methods." This work is devoted to research in the field of time series forecasting to create a predictive control module. Tasks that were solved during the study: Study the operation of a plastic molding machine; Explore machine learning methods for neural networks.Analyze the provided data for training, pre-process it; Implement software modules for forecasting one-dimensional time series using the studied machine learning methods; Compare the quality of the resulting machine learning models for forecasting one-dimensional time series, optimize the models, and select the optimal one. Develop a software module for predicting technological parameters.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 4
За последние 30 дней: 0